Podcast - IA y datos, ¿cómo están relacionados? (parte 2).

En el episodio anterior hablamos sobre cómo los datos son el combustible de los sistemas basados en Inteligencia Artificial y de cómo sin ellos no podríamos construir los modelos de razonamiento.

En este capítulo veremos las aplicaciones que tiene la IA en el mundo del gobierno y de la gestión de los datos y profundizaremos en cómo los datos también necesitan a la Inteligencia Artificial.

IA autoexplicativa: metadato, linaje y trazabilidad de datos

La inteligencia artificial autoexplicativa no solo se basa en la calidad de los datos o en el metadato recogido durante el proceso de generación de las reglas que rigen la IA. Sino que se basa en diferentes modelos de análisis con el objetivo de descubrir cómo cada uno de los diferentes atributos han influido en el resultado generado por la IA.

IA como consumidor insaciable de datos

La generación de datos sintéticos suele ser muy útil desde la perspectiva de la Inteligencia Artificial, pero muy peligroso.

Por ejemplo, en el caso de las imágenes, los procesos de segmentación de datos son muy útiles para la generación de información sintética ya que los datos que se generan se consideran confiables debido a que la imagen resultante tras el proceso sintético es muy similar a la original.

Pero cuando trabajamos con datos numéricos, la generación de datos puede generar datos incorrectos, debido a que en estos casos es muy fácil generar datos incorrectos que produzcan grandes problemas a la hora de construir nuestro sistemas de IA.

¿En qué etapas del ciclo del dato sacamos partido con la IA?

En general la inteligencia artificial puede aportar en muchas áreas desde los procesos de ingestión, por ejemplo, gestionando de manera inteligente el número de nodos o seleccionar como la información ingestada en proceso mediante, por ejemplo, motores de reglas; hasta la fase de visualización donde la IA puede sugerir los modelos de visualización más específicos para un conjunto de datos. Incluso puede sugerir formatos o incluso si la información es o no confidencial.

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¿Te perdiste la primera parte de este podcast?

¡Que no cunda el pánico! Te la dejamos por aquí para que puedas escucharla: